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Enregistrement W2619184263 · doi:10.1159/000472149

Glycemic Control in the Treatment of Psoriasis

2017· review· en· W2619184263 sur OpenAlexaff
Wilfred Ip, Mark G. Kirchhof

Notice bibliographique

RevueDermatology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsoriasisMedicineImmunosuppressionDiabetes mellitusGlycemicType 2 diabetesDipeptidyl peptidase-4DermatologyInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psoriasis is a common chronic inflammatory skin disease that manifests as scaly erythematous plaques as a consequence of keratinocyte hyperproliferation and inflammation. It is commonly associated with diabetes, obesity, and the metabolic syndrome. While there are numerous approved treatment options available, they have limitations including availability, toxicities such as immunosuppression, and high cost. There is increasing evidence to suggest that several hypoglycemic agents used in the treatment of type 2 diabetes, including glucagon-like peptide-1 receptor agonists, dipeptidyl peptidase-4 inhibitors, thiazolidinediones and biguanides, exert beneficial effects in psoriasis. In this review, we summarize the growing evidence supporting the therapeutic role of hypoglycemic agents in psoriasis and discuss the potential underlying mechanisms. We suggest that dermatologists consider the use of hypoglycemic agents in psoriasis especially in cases with coexisting diabetes and in cases in which immunosuppression is contraindicated. Earlier referral to endocrinology in patients with concomitant diabetes may be appropriate.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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